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Simulink を使用した深層学習

Simulink を使用した深層学習のワークフローの拡張

Deep Learning Toolbox™ に含まれている Deep Neural Networks ブロック ライブラリのブロックを使用するか、Computer Vision Toolbox™ に含まれている Analysis & Enhancement ブロック ライブラリの Deep Learning Object Detector ブロックを使用して、Simulink® モデルの深層学習機能を実装します。

Simulink の深層学習機能は、サポートされているコンパイラを必要とする MATLAB Function ブロックを使用します。ほとんどのプラットフォームでは、既定の C コンパイラが MATLAB® インストールで提供されます。C++ 言語を使用する場合は、互換性のある C++ コンパイラをインストールしなければなりません。サポートされているコンパイラのリストを確認するには、Supported and Compatible Compilers を開き、オペレーティング システムに対応するタブをクリックして、Simulink Product Family テーブルを見つけ、For Model Referencing, Accelerator mode, Rapid Accelerator mode, and MATLAB Function blocks 列に移動します。システムに複数の MATLAB 対応コンパイラがインストールされている場合は、mex -setup コマンドを使用して既定のコンパイラを変更できます。既定のコンパイラの変更を参照してください。

ブロック

Image Classifier学習済み深層学習ニューラル ネットワークを使用したデータの分類
Predict学習済み深層学習ニューラル ネットワークを使用した応答の予測
Stateful Classify学習済み深層学習再帰型ニューラル ネットワークを使用したデータの分類
Stateful Predict学習済み再帰型ニューラル ネットワークを使用した応答の予測
Deep Learning Object Detector学習済み深層学習オブジェクト検出器を使用したオブジェクトの検出

トピック

イメージ

シーケンス

強化学習

コード生成